Exploratory visualization of biological networks
Biyolojik ağların keşifsel görselleştirilmesi
- Tez No: 836729
- Danışmanlar: PROF. MEHMET GÖNEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
İlaç keşfi ve geliştirilmesinde biyoojik varlıklar arasındaki ilişkilerin anlşılması büyük öneme sahiptir. Bu amaç için de büyük araştırma yatırımları yapılmaktadır. Fakat, ilaç keşfi ve geliştirilmesi zaman alıcı ve maliyetlidir. Bu yüzden araştırmacılar harcanan zamanı ve maliyeti, klinik denemelerin zararlı yan etkileri de dahil olmak üzere en aza indirmek için hesaplamalı yaklaşımlar aramaktadır. Son yıllarda biyomedikal araştırmalardaki gelişmeler, biyolojik verilerin geniş birikimini arttırmaktadır. Sonuç olarak, biyolojik varlıkların bilinen ilişkisi ve öznitelik verileri, bu varlıklar arasındaki karmaşık ilişkiyi anlamak için biyolojik ilişkileri biyolojik ağlar biçiminde modelemek ve terapötik tedavilerin keşfini hızlandırabilecek gizli ilişkileri ortaya çıkarmak için kullanılabilir. Bu tezde, karmaşık biyolojik ilişkileri modelemek için I-UMAP adlı boyutsal küçültme yöntemli bir yapı sunduk. Sunduğumuz yapı, biyolojik ağları, bizim durumumuzda ilaç--protein ağlarını, temel biyolojik ilişkileri anlamak için keşifsel veri analizinde kullanılmak üzere doğru bir şekilde modeller. Tanıtılan yapı, varlık özellikleri ile bilinen ilişki bilgisini kullandığından, biyolojik varlıklar arasındaki önemli etkileşimleri de açığa çıkarabilir. Bu yüzden belirtilen problemi biyolojik varlıklar arasındaki bağlantıları tahmin etmek şeklinde formüle edebiliriz. Hem bilinen etkileşim bilgilerinden hem de varlık özelliklerinden yararlanabilmek için yeni bir yaklaşımda bulunduk. Ayrıca kapasitesini arttırmak ve optimizasyon performansını geliştirmek için temel aldığımız UMAP algoritmasını değiştirdik. Algoritmamızın etkinliğini test etmek amacıyla ilaç--protein etkileşim ağlarını ve ilaç--hastalık etkileşim ağları üzerinde deneylerimizi gerçekleştirdik. Deney sonuçları doğrultusunda I-UMAP algoritmasından üstün performans gösterdiği ve biyolojik ilişkileri keşfetmek ve açığa çıkarmak için kullanılabileceğini gösterdik.
Özet (Çeviri)
Understanding the complex relationships between biological entities has a great significance in drug discovery and development. There has been a substantial investment of research effort for this purpose. However, attempts for drug discovery and development are time consuming and costly. Thus, researchers seek computational approaches to reduce the time and cost and minimize the risk of adverse events of clinical experiments. In recent years, advancements in biomedical research amplify the vast accumulation of biological data. Consequently, the known relationship and attribute information of biological entities can be used to model biological relationships in the manner of biological networks to understand the complex relationship between biological entities along with revealing latent relationships that can excel the discovery of potential therapeutic treatments. In this thesis, we introduce a dimensionality reduction-based framework, named I-UMAP, to model complex biological relationships. The proposed framework accurately models the biological networks, in our case drug--target interaction networks, to be used in exploratory data analysis to comprehend the essential biological relationships. Since the introduced framework exploits the known relationship information along with entity properties, the crucial interactions between biological entities can also be unveiled. Therefore, this task can be formulated as a link prediction problem amongst biological entities. We introduced a novel approach to benefit from both the known interaction information and entity features. In order to enhance the capacity of the base algorithm UMAP, we modified the UMAP algorithm to improve the optimization performance. To test the efficacy of our algorithm, we conducted experiments on drug--target interaction networks and drug--disease interaction networks. The results of the conducted experiments demonstrated that I-UMAP surpasses the performance of UMAP algorithm and could be beneficial to explore and unveil biological relationships.
Benzer Tezler
- Mikroservislerin keşifsel sınanması ve görselleştirilmesi
Exploratory testing and visualization of microservices
MUSTAFA BEDRİ EĞRİLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS EMRE SELÇUK
- Exploratory visualization model for measuring the digital divide in Asian and European countries
Başlık çevirisi yok
GH.JAİLLANİ TAKAMUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MOHAMMED K.M. MADI
- Interactive multiview information visualization in tablet-sized touch devices for scientific data
Tablet boyutundaki dokunmatik cihazlar için çok görünümlü etkileşimli bilimsel veri görselleştirmesi
CANDEMİR DÖĞER
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM SAFFET BALCISOY
AR.GÖR. TOBİAS ISENBERG
- Applications of evolutionary bioinformatics in basic and biomedical research
Temel ve biyomedikal araştırmalarda evrimsel biyoinformatik uygulamalar
OGÜN ADEBALİ
Doktora
İngilizce
2015
GenetikThe University of TennesseeMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IGOR B. JOULINE
- Kentsel koruma sürecinde görselleştirme tekniklerinin etkinliğine yönelik kullanıcı algısının ölçülmesi
Investigation of user?s perception regarding the efficiency of visualization techniques in urban conservation process
TURGAY KEREM KORAMAZ
Doktora
Türkçe
2009
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAN ZEREN GÜLERSOY